利用图像特性的模糊聚类图像检索方法 |
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引用本文: | 李兰,刘洋,马振,邵明文.利用图像特性的模糊聚类图像检索方法[J].清华大学学报(自然科学版),2014(7):929-934. |
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作者姓名: | 李兰 刘洋 马振 邵明文 |
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作者单位: | 青岛理工大学计算机工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61173181) |
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摘 要: | 在图像的检索方法中,大多数均根据图像的变换域的特征进行检索,其缺点是没有抓住图像的现实属性,从而检索效率低下,检索精度较低。针对此问题,该文根据内容(形状、颜色、纹理等)的视觉特性的不同,结合局部和全局特征,提出一种基于聚类形状的图像检索方法。首先将对象形状包含图像通过Fourier变换的方法进行描述,其次应用双向经验模式分解检测图像边缘,最后应用模糊聚类检索方式进行图像语义类别检索。其中所采用的模糊聚类算法采用机构监督机制,从而使形状识别类别用一组标记形状代表。根据导出的形状原型检索类似形状。相比于现有的检索方法,对比结果显示该方法在检索精度方面有了显著的改善。
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关 键 词: | 模糊聚类 形状特性 图像检索 边缘检测 |
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